撕开算力代币化的遮羞布，真正承载原生AI的公链底座该怎么打？

最近市面上扎堆冒出一堆标榜AI驱动的新公链。剥开那层华丽的叙事外衣，绝大多数依然在玩老一套的算力租赁或者生硬的去中心化存储。区块链的天性是为了安全牺牲效率达成冗余共识，而AI大模型的推理偏偏需要极高并发和毫秒级的极低延迟。这两者底层的罗辑本就是互斥的。满屏吹嘘高TPS的营销通稿根本解决不了AI智能体在链上生存的性能问题。这就意味着开发者在步署真正具备思考能力的dApp时，依然面临着无法逾越的摩擦成本。

回头审视@Vanarchain 的技术底座，我反而嗅到了一点务实的代码味道。他们没有去死磕EVM的性能极限，而是直接把手伸向了NVIDIA的技术栈。看到节点直接调用CUDA和TensorRT进行轻量级推理优化时，我才明白他们想做的不只是一个记账的数据库，而是要在链上直接跑通计算层。普通的链还在通过中心化服务器打API获取AI运算结果再传回链上，Vanar这套原生集成的思路明显要在高频交互场景下顺滑得多。其实现在很多做L1的团队还是没想明白一个事，大家都在疯狂卷跨链桥和资产流动性，却忽略了未来流量的真正入口是那些看不见摸不着的智能代理。这些代理不需要花哨的UI，更不可能手动点钱包签名，它们需要的是自动化且极度丝滑的价值流转轨道。

我也去跑了一下Vanguard测试网的数据。链上存储海量AI训练数据原本是个灾难级的成本黑洞，Neutron语义记忆层确实在做极高倍率的数据压缩。把复杂的代码和文档直接压缩成链上可读的种子，配合极其低廉的Gas费，PayFi或者全链游戏里那些高频运转的AI代理才算真正有了落地的经济土壤。#vanar $VANRY